基于HHT的复合扰动环境中结构基本自振周期优化识别

基于希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,简称HHT)方法探索了在风、人为振动及传感器误差等复合干扰及低信噪比条件下脉动信号中与结构本质特征关联频率的优化提取和分析方法。以南昌市某小区临街12层住宅楼为分析对象,在干扰信号较多的白天进行结构脉动信号实测,测试表明,在拾振器所在层有非天然振动干扰时,波形的平稳度及频谱特征改变对后续分析产生了显著影响。在未处理干扰信号、基线偏移等的前提下,分别应用FFT、R/F谱比、HHT 3种方法提取结构基本自振周期,并进行分析效果对比,结果表明,HHT方法展现出良好的信号频率提取能力,同时可以通过余项表达信号基线漂移的误差,优化了建筑结构基本自振周期识别方法,拓展了脉动法使用范围,为规模化结构健康监测预警提供了有效参照。

基于IEC标准和粒子群优化谱估计的谐波检测方法

准确的谐波分析是治理谐波污染和改善电能质量的重要前提。IEC 61000-4-7标准采用谐波群的方法对非同步采样情况下的谐波进行测量,而对于间谐波的测量则作了很大的简化,无法准确获得间谐波的频率和幅值信息。针对这一问题,提出了基于IEC标准和粒子群优化谱估计的改进方法,实现谐波和间谐波的准确检测。由于实际电网中谐波的含量远大于间谐波,且其频率相对固定,因此首先采用IEC标准推荐的"谐波群"方法精确估计基波和谐波参数;其次,对滤除基波和谐波成分的电压信号进行时域重构,采用谱估计理论对重构的间谐波信号进行高精度频谱分析,再结合粒子群优化得到间谐波的频率和幅值参数。该方法也可准确检测出频率邻近谐波的间谐波分量,大大减小了谐波对间谐波的影响。基于Matlab的仿真验证了该算法的有效性。

改进MFCC算法在朱鹮鸣声个体识别中的应用

朱鹮鸣声信号具有非平稳性,针对FFT不能反映信号的瞬时性以及无法摆脱基函数的问题,提出了一种基于HHT变换的MFCC参数特征提取算法,通过对信号进行EMD分解,得到每一帧固有模态函数后进行HT变换,频率合成后的边际谱通过Mel滤波器;然后取对数能量,经过DCT变换后得到改进的MFCC系数,采用高斯混合模型分别在纯净和加噪两种环境以及不同信噪比下进行朱鹮鸣声的个体识别。实验结果表明,改进算法不仅能更好地体现鸣声信号的瞬时性,朱鹮个体的平均识别率也提高了4%。

电力系统间谐波检测方法现状与发展趋势

间谐波是一种特殊的谐波,存在于电力系统中,严重影响电网的电能质量,精确地检测出间谐波分量具有重要意义。由于间谐波具有非线性、随机性、分布性以及非平稳性等特点,在实时检测过程中具有一定的困难,故选择合适的检测方法非常重要。本文首先介绍了间谐波的来源及其在各个频率范围内的危害;其次总结了间谐波的各种检测方法,并详细论述了各种检测方法的优缺点,以利于在检测过程中选择合适的方法;同时指出了现有间谐波检测方法的不足,并讨论了间谐波检测方法的发展趋势。

基于希尔伯特-黄转换的变压力下航空发动机液压管路振动特性研究

以经验模态分解法(empirical mode decomposition,EMD)与希尔伯特黄转换(Hilbert-Huang transform,HHT)作为信号分解与振动频率分析的方法,针对压力突变情况下航空发动机液压管路的振动信号进行HHT分析。对某航空发动机液压管路压力突变时振动信号的分析结果表明,HHT分析方法能够反映航空液压管路在压力突变时所表现的振动特性,而且随着压力的增大,压力突变会导致管路的振动加剧。该方法克服了传统傅里叶变换(fast Fourier transformation,FFT)分析方法无法得到的瞬时频率信息,为分析航空发动机液压管路在压力突变时的非平稳振动信息提供了一种新思路。

基于广义S变换突变识别的暂稳态谐波检测方法

为解决谐波分析中经验模态分解(EMD)存在模态混叠现象与加窗插值FFT无法准确检测含暂态分量信号的问题,提出一种基于广义S变换突变识别的谐波检测方法。首先,使用广义S变换得到信号的模时频矩阵,根据模时频矩阵中模值较大频带的能量连续性将信号分为稳态、含暂态分量信号。然后,针对两种信号分别使用加hanning窗三谱线插值FFT和基于自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)的改进HHT计算谐波和间谐波参数。最后,构建稳态、含幅值突变和频率突变信号的验证表明,该方法能自适应判别稳态、含暂态分量信号,对两种信号均能达到较高检测精度,具有较好的实用性。

轻轨桥梁高墩结构动载试验与振动特性分析

以某城市的跨座式单轨交通桥梁为工程实例,通过对其高墩结构进行振动特性试验,并基于有限元理论对高墩结构进行分析计算。结合实测数据,采用信号处理分析中的方法 FFT变换和HHT变换进行试验结果分析,以此分析高墩结构的振动特性,并对比两种方法的分析结果,发现HHT变换分析方法优于FFT变换。通过实测值与理论值对比分析,发现高墩结构基频实测值高于理论值,表明高墩结构的实际刚度大于理论结果。通过对高墩结构的振动特性进行分析,表明高墩结构动力性能良好,能满足规范及运营要求。

双馈风力发电机定子单相匝间短路故障诊断

双馈风力发电机(DFIG)定子匝间短路直接威胁到风电系统的安全运行。基于建模的方法,首先对双馈风力发电机进行正常和定子匝间短路状态下数学模型的推导;接着依据所得状态空间方程在Matlab/Simulink中搭建电机正常及故障模型,仿真对应情况下的定子电流时域波形图;最后对定子电流进行希尔伯特-黄变换(HHT)和傅里叶变换(FFT)分析,发现故障前后定子电流基频幅值变化明显且希尔伯特边际谱中的电流信号能量几乎都集中在基频处,因此诊断效果会更好,为进一步准确分析并提取故障特征量提供了一定的理论指导。

基于MATLAB时频分析算法的滚动轴承故障研究

为了确定滚动轴承故障类型,文中首先通过理论计算得到滚动轴承各故障特征频率。其次,对该轴承外壳进行传感器的布置,提取该轴承的振动信号,利用MATLAB对振动信号进行时域分析,随后将FFT得到幅频特性曲线对比故障特征频率初步判断其故障类型。进一步对振动信号进行Hilbert的包络谱分析、利用EMD算法进行Hilbert-Huang变换求得Hilbert边际谱,最终确定故障特征。该时频分析方法所得诊断结果与实际轴承故障类型一致,故此算法可广泛应用于设备滚动轴承故障诊断中。

电力系统谐波检测方法综述

电力系统谐波检测为谐波治理提供了方向,同时也是谐波监测系统的核心.本文首先阐述了电力系统谐波的诸多危害;其次对一些传统检测方法和近期新方法展开讨论和分析,比如瞬时无功功率法、快速傅里叶变换法、小波变换法、希尔伯特-黄变换法等;最后阐述了将来谐波检测领域的发展趋势.

基于HHT与GWO-SVM算法的负荷识别

为了准确地识别居民用户端用电时具体的家用电器类别,提出采用HHT时频分析法对采集的家用电器稳态电流信号进行特征提取的负荷识别方法.HHT分为经验模态分解和Hilbert变换两部分.首先,对电流信号进行EMD分解得到多个IMF分量,并做Hilbert变换得到Hilbert边际谱;然后提取边际谱幅频值作为负荷特征,结合负荷时域特征组成负荷特征样本集;最后应用GWO-SVM算法进行负荷识别.试验结果表明,基于HHT得到的HIlbert边际谱幅频特征比并基于FFT得到的频谱幅频特征具有更高的负荷识别率.

幅值波动电力信号谐波分析的HHT—FFT方法

针对幅值波动的电力信号，提出一种谐波分析新方法——HHT—FFrr方法。首先论证了幅值波动是产生问谐波的主要根源，幅值波动也影响整次谐波的幅值和相位的计算。HHT-FFT方法是“HT提取包络——分离包络——工频信号DFT-包络HHT-包络与工频信号合成”的一个迭代过程。该方法排除了整次谐波频谱泄漏产生的虚假间谐波，因此，整次谐波和间谐波的分析结果都更真实、更精确。

双圆柱绕流的数值模拟

利用Fluent软件对双圆柱绕流进行三维数值模拟.通过设置监控点采集动态模拟信号,用快速傅里叶变换(FFT)及希尔伯特-黄变换(HHT)等方法分别对测量得到的尾流场脉动速度的雷诺应力、扩散项、压力应变率、耗散项、生成项进行分析,研究了不同项在尾流场中的作用.通过对脉动速度的傅里叶能谱和希尔伯特谱进行比较,得出此计算方法可以有效地掌握尾流场中的能量分布.

基于HHT的航空直流串行电弧特征提取方法

由于飞机内部布线空间有限、电弧故障存在发生时间地点随机以及特征不明显等问题,导致检测困难。本文基于航空270V高压直流(HVDC)系统开展直流串行电弧故障特征提取方法研究,采用希尔伯特黄变换(HHT)提取电弧电流交流分量的时域和频域特征量。选择HHT的固有模态函数IMF5瞬时幅值的峰峰值和标准差作为识别电弧故障的时域特征,与原始信号中提取的时域特征量对比,正常和电弧特征量的区分度更大;选择HHT的固有模态函数IMF1+IMF2、一定频带范围内的瞬时幅值计算得到的谐波功率和作为区分正常和电弧情况的频域特征量。与常用的快速傅里叶变换(FFT)方法相比,HHT三维时频谱能够反映信号的局部特征,HHT方法计算得到的正常和电弧特征量之间的区分度更大,电弧和正常特征量的比值最高可达346。基于HHT的电弧故障特征提取方法能够更好地区分正常和电弧情况,有助于提高电弧故障的检测率,降低虚警率,具有重要的工程应用价值。

一种提取垂向海潮负荷特征信息的方法

针对基于沿海GPS站点坐标时间序列反演海潮负荷特征信息研究较少的问题,提出利用FFT与HHT提取海潮负荷信息,两种频谱方法原理各异,但都可将目标信息从原始数据中分离出。基于沿海站点的坐标时间序列,经小波去噪后进行海潮分潮特征信息提取试验,最后与3种全球海潮模型FES2004、NAO.99b和GOT4.7的模型值比较,评估两种方法的反演精度,结果显示:HHT、FFT都能够准确探测到海潮分潮信号,FFT全日潮周期反演结果优于HHT反演结果,半日潮周期反演精度相当;HHT边际谱的谱值为对应频率出现的可能程度,无法与模型值进行比较,而FFT振幅值为绝对值,其结果与模型值符合情况良好;在探测未知信号时,FFT可能会探测出虚假信号,而HHT更能真实反映信号的组成。